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데이터로 전문가처럼 말하기

[도서] 데이터로 전문가처럼 말하기

칼 올친 저/이한호 역

내용 평점 5점

구성 평점 5점


 

데이터로 스토리텔링을 해보고 싶었다.
아무리 멋진 그래프라도 보는 사람이 이해를 할 수 없다면 그 그래프는 글자와 선에 불과하다.

데이터로 전문가처럼 말하기!! 이제부터 도전해 보자.

 


우리가 데이터에 관심을 가지고 공부해야 하는 이유는 무엇인가?

 


자율주행, 진일보한 인공지능 그리고 머신러닝 등의 새로운 기술은 그 어느 때보다 빠르게 우리의 삶을 윤택하고.편하게 만들고 있다. 이것이 데이터 덕분이라고 결론지었다. 산업화 이후 기술은 매우 빠르게 발전했고, 사람들은 그것을 통해 편리한 세상을 영위해 나가기 시작했다. 물론, 제품과 서비스에 품질 일관성이 없고 편차가 넓은 등의 여러 문제가 많았다. 대부분 처음 고안되고 개발되었기 때문이다. 지금은 다르다. 수 십년간 표현하기도 어려운 만큼 데이터가 축적되었고, 이를 여러 다양한 기법으로 분석해 시스템을 진화시켜왔다. 이제 대부분의 기업들은 데이터의 중요성을 인지하고 있으며, 6시그마와 같은 데이터를 기반 시스템 향상 전략 교육을 필수화하고 있다. 지금 이순간에도 수많은 곳에서 생산되고 있는 방대한 양의 데이터는, 세상을 계속해서 긍정적인 방향으로 변화시켜 나갈 것이다. 이것이 우리가 데이터에 대해 관심을 가지고 공부해야 하는 이유다. 

(옮긴이의 말 중)


 

이 책은

1부 커뮤니케이션과 데이터

2부 데이터 시각화 요소

3부 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용     이렇게 세가지 큰 줄기로 구성되어 있다.

 

데이터의 기본요소를 자세히 배울수 있고, 데이터가 어떻게 생성되는지 출처를 명확히 파악하고 이해할 수 있도록 자세하게 안내되어 있다.

 


 

데이터는 이해관계자가 무엇이 필요한지에 대한 명확한 이해 없이는 정확한 답변을 제공하는 것이 사실상 불가능하다.

나의 생각대로 임의로 상대방이 필요로 하는 데이터는 이것이다 라고 시작해서 만든 데이터는 나만 이해할수 있는 데이터 일뿐 상대방을 배려하는 데이터가 아니다.

충분한 데이터와 좋은 분석툴 그리고 부족한 지식을 아우를수 있는 완벽한 상황이 꼭 필요한 데이터를 만들어 낸다.

 

* 맥락

데이터에서 답을 찾으려면 질문이 발생한 상황의 정확한 맥락을 이해해야 한다. 예를 들어 "우리 이익 수준은 어떠한가?" 와 같은 간단한 질문에도 글로벌 거시경제 상황, 조직의 발전단계, 질문의 시점 등에 따라 답이 크게 달라질 수 있다.

조직뿐만 아니라 질문을 제기하는 개인 맥락 또한 중요하다. 목표치를 달성하지 못해 성과와 개선 방법에 대해 좀 더 분석적인 답변이 필요할 수도 있고, 또는 뛰어난 성과를 분석을 통해 기대치에 비해 얼마나 앞서 있는지 입증하고자 하는 것일 수도 있다. 이때, 맥락에 대한 명확한 이해가 없다면 고객, 조직 내 상사 등의 이해관계자가 무엇을 원하는지 정확히 알수 없다.  (p. 81)

 

특히 개인적으로 좋았던 부분은

엑셀로 표를 만들거나 이미 만들어진 로우 데이터를 활용해서 그래프를 그리고 있는데, 강조해야 할 부분을 어떻게 표현해야 할지 늘 고민이 되었는데,

2부 데이터 시각화 요소에서 자세하게 예제를 들어서 친절하게 표현되어 있어서 많은 도움이 되었다.

 

엑셀로 표현하지 못하는 여러가지 그래프들을 보고 장단점을 파악할 수 있었다.

막대차트 / 점차트 / 꺽은선차트 / 경사차트 / 스파크라인 / 영역차트 / 산점도 / 지도차트 / 도형표현도 / 단계구분도 / 격자지도차트 / 원형차트 / 도선차트 / 트리맵 / 생키차트 / 크기를 이용한 차트 / 이중축차트 / 관리도 / 상자-수염차트 등

이렇게나 다양한 표현방식이 있다는 점이 놀라웠다.

 

데이터 사용자가 차트와 같이 시각화 자료를 이해하려고 할때, 가장 핵심은 데이터를 둘러싼 맥락이다. 잘 구성된 차트는 많은 정보를 전달한다. 하지만 사용하는 모든 요소는 청중이 정보를 해석하는 방법을 완전히 바꿀 수 있다는 사실을 명심해야 한다.  (p. 231)

 

정확한 데이터로 만든 그래프일지라도, 청중이 잘못 해석하면 그 그래프의 역할을 다 했다고 볼수 없다. 그러므로 어떻게 해석이 되는지 무척 중요하다. 그러기 때문에 청중이 맥락을 이해하고, 기억할 수 있도록 만들어진 완벽한 구성요소가 필요하다.

 

1,2장에 이어 실무에서 데이터 커뮤니케이션의 활용 방법이 3장에 잘 설명되어 있다.

 

데이터 기반 커뮤니케이션에 능숙해지면 많은 기회가 찾아온다. 더 규모가 크고 다양한 프로젝트들을 새로운 팀, 부서와 함께 일할 수 있는 좋은 기회가 생겨날 것이다.

하지만, 새로운 사람들과 새로운 일을 시작하고 진행하는 것은 매우 힘든 과정이다. 익숙했던 용어, 데이터, 신뢰를 쌓아온 이해관계자 모두 달라진다. 새로운 부서에선, 현재 상황에 대한 전체적 맥락을 파악하기 어려울 수 있다. 하지만, 우리가 2장에서 배웠듯이 새로운 이해관계자의 요구사항을 정확히 수집하는 과정을 통해 이러한 점도 이겨낼 수 있다.  (p. 333)

 

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

 
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